| 講演名 | 2013-06-17 決定木を用いたクラウドインフラ設定パラメータの自動生成(セッション3:クラウド管理,「Webサービス及びクラウドの構築・運用・管理」及び一般) 内海 哲哉, 北島 信哉, 菊池 慎司, 松本 安英, |
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| 抄録(和) | 近年,増加し続けるユーザのリソース要求に応えるために,クラウドベンダーは多数のクラウドインフラを素早く正確に構築することが求められている.しかし,大規模クラウドインフラには膨大な数のパラメータ(IPアドレス等のOS設定値やミドルウェアのパラメータ等)が存在するため,それらを人手で正しく設計することは非常に困難である.これまでにも,パラメータを自動で設計する技術が提案されている.それらはいずれも複数の既存インフラに共通する部分を設計パターンとして抽出し,それを新規に構築するインフラの設定値に反映するという手法である.一方で,"共通部分に該当しないパラメータ"に対してはマニュアル入力が必要であり,設定ミスの主要な原因であるマニュアル入力のさらなる削減を実現する技術が求められている.そこで本論文では,複数の既存インフラの構築時期(世代)とパラメータ設定値の比例関係に着目し,世代を経るごとに等差的に設定値が変化する"共通部分に該当しないパラメータ"の設計パターンを新たに特定する.さらに決定木解析を繰り返し適用して,既存インフラに共通する部分の設計パターンを生成し,最小のマニュアル入力でパラメータの自動設計を実現する技術を提案する.本手法を実際に稼働中のクラウドインフラで評価し,設計対象としたパラメータの91.3%を自動で設計できたことを示す. |
| 抄録(英) | Recently, cloud venders are required to construct cloud computing infrastructures quickly to keep up with the increase in the users' demands. However, since large-scale cloud datacenters have a great number of configuration parameters (parameters of OS or middleware, e.g., IP address), it is difficult for administrators to configure these parameters correctly. Some approaches for automatic parameter configuration have been proposed so far. These methods are mainly focusing on identifying common configurations in existing infrastructures as "design patterns" and apply these patterns for the development of another cloud infrastructure. However, these methods still require manual configuration for the parts which do not have common patterns. Therefore, a method to reduce manual configuration is demanded, because the manual configuration is one of the most dominant causes of misconfigurations. Based on this background, we propose an automatic configuration method which only requires minimum manual inputs by generating parameter configuration patterns. In our approach, we identify the linear relation between the generations (time when they were constructed) of existing infrastructures and the values assigned to the parameters in the infrastructures. By constructing the configuration patterns from the relationship, we reduce the manual configuration. We evaluated our method in actual cloud infrastructures and show the result that the proposed approach could configure 91.3% parameters of new infrastructure automatically. |
| キーワード(和) | クラウドデータセンタ / パラメータ生成 / クラスタリング / 決定木 / 機械学習 / パラメータ推定 |
| キーワード(英) | Cloud datacenter / parameter generation / clustering / decision tree / machine learning / parameter estimation |
| 資料番号 | SC2013-7 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SC |
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| 開催期間 | 2013/6/10(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Services Computing (SC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 決定木を用いたクラウドインフラ設定パラメータの自動生成(セッション3:クラウド管理,「Webサービス及びクラウドの構築・運用・管理」及び一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Automatic configuration for cloud computing infrastructure using decision tree |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | クラウドデータセンタ / Cloud datacenter |
| キーワード(2)（和/英） | パラメータ生成 / parameter generation |
| キーワード(3)（和/英） | クラスタリング / clustering |
| キーワード(4)（和/英） | 決定木 / decision tree |
| キーワード(5)（和/英） | 機械学習 / machine learning |
| キーワード(6)（和/英） | パラメータ推定 / parameter estimation |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 内海 哲哉 / Tetsuya UCHIUMI |
| 第 1 著者 所属（和/英） | (株)富士通研究所システムソフトウェア研究所 System Software Laboratories, FUJITSU LABORATORIES LTD. |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 北島 信哉 / Shinya KITAJIMA |
| 第 2 著者 所属（和/英） | (株)富士通研究所システムソフトウェア研究所 System Software Laboratories, FUJITSU LABORATORIES LTD. |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 菊池 慎司 / Shinji KIKUCHI |
| 第 3 著者 所属（和/英） | (株)富士通研究所システムソフトウェア研究所 System Software Laboratories, FUJITSU LABORATORIES LTD. |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 松本 安英 / Yasuhide MATSUMOTO |
| 第 4 著者 所属（和/英） | (株)富士通研究所システムソフトウェア研究所 System Software Laboratories, FUJITSU LABORATORIES LTD. |
| 発表年月日 | 2013-06-17 |
| 資料番号 | SC2013-7 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | 86 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |